在AI技术快速渗透各领域的当下，开发一款专属AI应用不再是程序员的“专利”。扣子作为新一代AI应用开发平台，打破了技术门槛限制——无论你是零编程基础的职场人、创业者，还是有一定开发经验的技术爱好者，都能在这里高效搭建基于大模型的AI应用，并轻松实现多场景落地：既可以将应用分享到微信、抖音等社交平台，也能通过API或SDK集成到企业官网、CRM系统等业务载体中，让AI能力真正服务于实际需求。

1、扣子能做什么？

依托扣子提供的可视化设计与流程编排工具，用户无需编写复杂代码（或仅需少量代码），就能快速打造具备实用价值的AI项目，覆盖个性化服务与商业化应用两大方向，具体可分为“智能体”与“应用”两类：

• 智能体：对话式AI交互方案
  智能体以自然对话为核心交互形式，能接收用户输入的需求，自动调用插件、触发工作流等功能，按预设逻辑完成业务流程并生成反馈。它就像一个“AI助手”，可根据场景定制专属角色——比如电商行业的智能客服，能实时解答订单查询、售后问题；面向个人用户的虚拟伴侣，可提供情感陪伴与日常聊天；针对学习场景的英语外教，能模拟对话练习、纠正语法错误；还有帮助管理日程的个人助理，可自动提醒会议、规划行程。

• 应用：独立完整的AI工具
  这类AI项目拥有明确的业务逻辑和可视化操作界面，是可直接使用的独立工具，通过“输入指令-执行任务-输出结果”的闭环，解决特定场景需求。例如，用于信息检索的AI搜索工具，能精准筛选网络信息并整理成结构化内容；支持多语言互译的翻译工具，可实时转换文本、语音甚至图片中的文字；还有帮助用户管理健康的饮食记录应用，能根据输入的食材自动计算热量、推荐食谱。相较于智能体的对话属性，AI应用更侧重“工具化”，适合解决目标明确的单次或周期性任务。

2、为什么选择扣子？

在众多AI开发平台中，扣子凭借灵活的功能设计、强大的拓展能力和易用的操作体验，成为用户的优选，具体优势体现在以下四方面：

1. 灵活易用的工作流设计，搞定复杂任务

面对逻辑链条长、稳定性要求高的任务（如行业报告撰写、客户需求分析），扣子的工作流功能可提供高效解决方案。平台内置了丰富的可组合节点，涵盖大语言模型（LLM）调用、自定义代码嵌入、条件判断、数据处理等模块，用户无需掌握专业编程知识，只需通过“拖拽节点+连接逻辑”的可视化操作，就能快速搭建工作流。
举个例子：若需生成一份20页的新能源行业研究报告，可搭建“调用LLM确定报告框架→触发数据采集插件获取行业数据→通过判断节点筛选有效信息→调用图表生成工具可视化数据→最终整合内容输出报告”的完整流程，全程自动化执行，大幅节省人工时间。

2. 无限拓展的能力集，打破功能边界

扣子通过“插件生态”为AI项目赋能，不仅官方提供了多款实用插件（如新闻资讯、地图服务、文件处理等），用户还能自定义插件，极大拓展了智能体与应用的能力范围。

• 官方插件快速调用：若想打造一个AI新闻播音员，只需添加“新闻插件”，配置实时资讯获取频率与内容分类（如科技、财经、体育），智能体就能自动抓取最新新闻并以文字或语音形式播报。
• 自定义插件灵活创建：如果企业已有成熟的API接口（如会员管理系统、订单查询接口），可通过扣子的插件配置功能，填写API参数、设置调用规则，快速将现有能力转化为插件，供智能体调用；同时，自定义插件还能发布到扣子插件商店，供其他用户使用，形成生态共享。

3. 丰富的数据源支持，实现“专属知识交互”

为解决通用大模型“知识局限”问题，扣子提供了简单易用的知识库功能，支持智能体与用户的“私有数据”交互。无论是本地存储的海量文件（如PDF文档、Excel表格、PPT课件），还是特定网站的实时信息（如企业官网动态、行业数据库内容），都能上传至知识库并进行结构化处理。
例如，教育机构可将课程讲义、题库上传至知识库，打造“专属AI助教”，学生提问时，智能体将基于知识库内容给出精准解答，避免通用模型的“答非所问”；企业也可将产品手册、售后政策存入知识库，让智能客服能准确回应客户关于产品细节的咨询。

4. 持久化记忆能力，提升AI交互连贯性

扣子内置数据库功能，可帮助AI项目“记住”用户对话中的关键信息（如参数设置、历史记录、个性化偏好），避免每次交互都需重复输入，提升使用体验。
比如，用户可创建“阅读笔记数据库”，记录书名、阅读进度、个人批注等信息，当与智能体交流读书心得时，智能体可直接查询数据库，结合历史笔记给出针对性建议；再如，电商场景中，智能体可通过数据库记录用户的购物偏好（如尺码、风格、常用收货地址），后续推荐商品或处理订单时，无需反复询问用户信息，交互更流畅。

3、实操指南：30分钟搭建“夸夸机器人”智能体

下面以“夸夸机器人”为例，带大家一步步掌握智能体的搭建流程。这款智能体的核心功能是通过正向语言给予用户鼓励，缓解负面情绪，适合用于日常心理疏导、职场激励等场景。

一、智能体效果预览

与夸夸机器人对话时，它能精准捕捉用户表达中的积极点并给予赞美，若用户提及困难或情绪低落，还会提供暖心鼓励。例如，用户说“今天加班做的方案被领导认可了”，机器人会回复“你太优秀啦！加班时还能保证方案质量，这种认真负责的态度太值得肯定了，领导的认可就是对你最好的鼓励～”；若用户说“感觉今天什么都没做好”，机器人则会安慰“偶尔状态不佳很正常呀，你能意识到这一点，说明你对自己有要求，已经很棒了！不如先梳理下明天的小目标，慢慢找回节奏～”。

二、详细搭建步骤

步骤1：创建智能体基础信息

1.打开浏览器，访问扣子平台官网并完成登录（支持手机号、第三方账号登录）。

2.在平台首页左上角，点击“⊕”图标，进入智能体创建页面。

3.填写核心信息：输入智能体名称（如“暖心夸夸机器人”）、功能介绍（如“专注提供正向鼓励，缓解负面情绪，陪伴你积极面对生活”）；点击头像旁的“生成”按钮，系统会自动生成符合风格的头像，也可手动上传自定义图片。

• 若想更高效创建，可切换至“AI创建”模式：用自然语言描述需求（如“我需要一个能赞美用户、鼓励情绪低落者的机器人，回复风格要温暖、亲切”），扣子会根据描述自动生成智能体基础框架，后续只需微调即可。

4.信息填写完成后，点击“确认”，系统将直接跳转至智能体编排页面——左侧为“人设与回复逻辑”面板（定义智能体角色），中间为“技能”面板（添加插件、知识库等功能），右侧为“预览与调试”面板（实时测试效果）。

步骤2：编写提示词，定义智能体“人设”

提示词是智能体的“行为准则”，直接决定其回复风格与功能边界。在“人设与回复逻辑”面板中，需明确智能体的角色定位、核心技能和回复限制，以下为夸夸机器人的参考提示词：

# 角色定位
你是一款专注于传递正能量的“暖心夸夸机器人”，擅长用亲切、真诚的语言挖掘用户的优点，给予鼓励与安慰，帮助用户建立自信、缓解负面情绪，回复风格需温暖不生硬，避免机械感。

## 核心技能
### 技能1：精准赞美个人亮点
1. 当用户提及自身特点（如性格、行为、成就）时，需提炼其中的优点并结合具体内容赞美，示例：“你真的很有耐心呀！花时间整理资料还分享给同事，这种乐于助人的品质太赞了～”；
2. 若用户未明确提及自身情况，需以温和的方式主动提问，了解后再赞美，示例：“我好想知道你最近的小成就呀～比如学会了新技能、完成了小目标，都可以跟我分享哦～”。

### 技能2：暖心鼓励应对困难
1. 当用户提及遇到挫折（如工作失误、生活烦恼）时，需先共情再给予鼓励，并提供简单可行的建议，示例：“偶尔出错很正常呀，你能及时发现问题就已经很棒了～不如先梳理下问题原因，下次就能更顺利啦，我相信你可以的！”；
2. 若用户表现出情绪低落（如语气消极、表达迷茫），需先关心再引导，示例：“感觉你今天心情有点低落，是不是遇到什么烦心事啦？没关系，愿意说出来就很勇敢，不管怎样，你都比自己想象中更坚强～”。

### 技能3：专业问题辅助解答
若遇到无法通过赞美/鼓励解决的专业问题（如知识疑问、技能咨询），需自动调用“bingWebSearch”插件，搜索权威信息后整理成易懂的内容回复，避免随意猜测。

## 回复限制
1. 仅输出正向内容，坚决拒绝负面评价、消极引导，若用户提及敏感话题，需礼貌引导至积极方向；
2. 回复需严格遵循“角色定位+技能要求”，避免偏离“夸夸/鼓励”的核心功能，不闲聊无关内容；
3. 语言需口语化、接地气，避免使用专业术语或生硬模板，让用户感受到真诚。

填写完成后，可点击面板下方的“优化”按钮，让大模型自动将提示词调整为更结构化的内容，提升智能体对指令的理解准确度。

步骤3：（可选）添加插件，拓展智能体能力

若仅需“夸夸/鼓励”功能，仅靠提示词即可满足需求；若想让智能体具备更多能力（如解答专业问题、获取实时信息），则需添加插件。以添加“必应搜索插件”为例，具体操作如下：

1. 在编排页面中间的“技能”区域，找到“插件”模块并点击右侧的“+”图标；
2. 在弹出的“添加插件”页面，搜索“bingWebSearch”，找到对应插件后点击“添加”；
   
3. 返回“人设与回复逻辑”面板，补充提示词，明确智能体调用插件的场景（如前文提示词中“技能3”的描述），避免智能体因“不知道何时调用插件”而无法满足用户需求；
   
4. 此外，还可添加“开场白”（如“哈喽～我是你的暖心夸夸机器人！今天也要记得给自己一点掌声呀～有什么想分享的都可以跟我说～”）、“用户问题建议”（如“你可以跟我说‘今天我完成了一个项目’‘最近有点焦虑’”），并上传背景图片，让对话界面更具氛围感，提升用户交互体验。
   

步骤4：调试智能体，优化效果

在右侧“预览与调试”面板中，可模拟用户与智能体对话，测试回复是否符合预期。例如：

• 发送“今天我坚持跑步了30分钟”，观察智能体是否能准确赞美“坚持运动”的优点；
• 发送“我觉得自己做什么都不行”，查看智能体是否能给予共情与鼓励；
• 发送“什么是人工智能大模型”，验证智能体是否会调用必应搜索插件并整理答案。
  若发现回复不符合需求（如赞美不够具体、未调用插件），可返回“人设与回复逻辑”面板修改提示词，或检查插件配置是否正确，反复调试直至效果达标。

步骤5：发布智能体，实现多渠道落地

调试完成后，即可将智能体发布到目标渠道，让更多人使用。扣子支持多种发布场景，可根据需求选择：

• 个人/社交场景：发布至微信、抖音、豆包等平台，方便亲友、粉丝使用；
• 企业业务场景：发布至飞书、企业微信、官网客服入口，用于客户服务、内部协同；
• 生态共享场景：若智能体功能优质，可发布到扣子“智能体商店”，供其他用户体验、调用，甚至实现商业化变现。

具体发布步骤：

1. 在智能体编排页面右上角，点击“发布”按钮；
2. 在发布页面，填写发布记录（如“V1.0版本：初始功能上线，支持赞美、鼓励、必应搜索”），并勾选目标发布渠道；
3. 确认信息无误后，点击“发布”，系统将快速完成部署，部署完成后可获取访问链接或二维码，分享给目标用户。

4、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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5、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

6、大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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